A/ (2d) Biểu diễn các câu trong Prolog

Câu 1:

b/ (1d) Lan truyền ngược giá trị hàm đánh giá ở độ sâu 4 lên các node trên của cây theo thuật toán minimax thì node gốc của cây có giá trị: 17; Max sẽ đi theo nhánh left

c/ (1d) Lựa chọn độ sâu tìm kiếm trong các giải thuật trò chơi phụ thuộc vào bộ nhớ và tốc độ của máy tính. Về nguyên tắc là chọn càng sâu càng tốt (nếu chọn đến các node kết thúc của trò chơi thì đảm bảo chọn được cách đi tối ưu) khi bộ nhớ và tốc độ của máy tính cho phép

Câu 2:

cha(sam,mike).

cuoi(mike, alice).

qhgg(X,Y):-cuoi(X,Y).

qhgg(X,Y):-cha(X,Y).

quen(X,Z):-qhgg(X,Y),qhgg(Y,Z).

b/ (1d) Với suy diễn tiến thì từ cơ sở tri thức trên có thể sinh ra các câu mới sau:

qhgg(sam,mike).

qhgg(mike,alice).

quen(sam,alice).

Ngoài ra không còn câu mới nào được sinh ra từ cơ sở tri thức trên. Vì vậy chỉ có thể kết luận Sam là người quen của Alice chứ không kết luận được Mike là người quen của Alice

c/ (2d) Biểu diễn cơ sở tri thức dạng chuẩn hội trong logic vị từ

1. 
   cha(sam,mike).
   
2. 
   cuoi(mike, alice).
   
3. 
   ∀X, ∀Y cuoi(X,Y)  qhgg(X,Y). Hay tương đương : cuoi(X,Y)  qhgg(X,Y)
   
4. 
   ∀X, ∀Y cha(X,Y)  qhgg(X,Y). Hay tương đương: cha(X,Y)  qhgg(X,Y)
   
5. 
   ∀X, ∀Y, ∀Z [qhgg(X,Y)  qhgg(Y,Z)  quen(X,Z)]
   Hoặc ∀X, ∀Z {∃Y [qhgg(X,Y)  qhgg(Y,Z)]  quen(X,Z)}. Cả hai câu này tương đương với:  qhgg(X,Y)   qhgg(Y,Z)  quen(X,Z)
   

6. 
   qhgg(sam,mike) (áp dụng luật phân giải cho 1 và 4)
   
7. 
   qhgg(mike,alice) (áp dụng luật phân giải cho 2 và 3)
   
8. 
   qhgg(mike,Z)  quen(sam,Z) (áp dụng luật phân giải cho 5 và 6)
   
9. 
   quen(sam,alice) (áp dụng luật phân giải cho 7 và 8)